Las pruebas A/B son una de las herramientas más demandadas por los especialistas en marketing digital y los propietarios de sitios web. Especialmente para aquellos que quieren optimizar su presencia en línea. Según Nupur Mittal, «Las pruebas A/B comparan dos o más versiones de una página web o elemento para ver cuál funciona mejor».
El proceso de prueba, a través de comparaciones, ayuda a comprender qué funciona y qué no. El proceso de prueba ofrece a los especialistas en marketing una plataforma sólida que permite tomar decisiones basadas en datos sobre el diseño y el contenido de su sitio web. Esto conduce a mayores tasas de conversión.
Las pruebas A/B sirven para varios propósitos. Uno es que determina qué versión del activo funciona mejor utilizando objetivos específicos. Los objetivos pueden girar en torno a las tasas de clics, las tasas de conversión o las tasas de engagement.
Durante la realización de la prueba, los evaluadores crean diferentes versiones de la prueba, con un solo elemento que las diferencia. El elemento diferente puede ser, por ejemplo, el color del botón de clic.
Ambas versiones creadas se presentan a diferentes grupos de usuarios o evaluadores. Se espera que estos usuarios utilicen las versiones web. Todo el proceso se monitoriza adecuadamente y se recopilarán datos sobre la experiencia del usuario. Especialmente sobre qué versión es mejor o más efectiva en términos de rendimiento.
Las pruebas A/B, por lo tanto, son un ejercicio que permite a los especialistas en marketing online recopilar datos relevantes y realizar análisis de rendimiento de calidad para tomar decisiones informadas.
Esto elimina las dudas o conjeturas en la toma de decisiones sobre qué versiones usar. También restaura la confianza, aumenta las ventas y las tasas de conversión.
A lo largo de los años y actualmente, las pruebas A/B han demostrado ser una valiosa herramienta de marketing para mejorar la experiencia del usuario.
¿Cómo funcionan las pruebas A/B?
No es difícil entender cómo funciona esta estrategia de marketing. Usemos un ejemplo simple para explicarte cómo funciona.
Imagina que estamos desarrollando una página de destino para tu sitio web. La construimos en 3 días y tenemos diferentes diseños interesantes. No podemos simplemente elegir a menos que estemos muy seguros de cuál es el mejor.
Después de muchas consultas y idas y venidas, logramos reducir los diseños de la página de destino a dos diseños distintos. Pero todavía hay un pequeño problema; todavía no estamos seguros de cuál elegir. Sin embargo, hay varias cosas a considerar antes de elegir.
· ¿Qué tan bien recibirán y usarán los usuarios el diseño elegido?
· ¿Qué quieren los usuarios en el diseño?
· ¿Cuál involucrará más a los usuarios?
· ¿Cuál aumentará los clics y convertirá ventas?
Todas estas respuestas se pueden encontrar mediante una prueba A/B.
En adelante, necesitaremos dividir el diseño de la página de destino del sitio web en dos grupos y quizás diferenciar uno del otro mediante colores.
Los mantendremos en esos grupos separados y luego lanzaremos ambas páginas para monitorizar su rendimiento. El rendimiento se mide en métricas. Estas métricas pueden ser por número de clics. Tasas de conversión totales. Tasas de retención, tráfico, etc.
Una vez que se completa todo el proceso. Analiza los resultados de la prueba. Compara ambos rendimientos con la ayuda de herramientas de análisis. Y observa el mejor diseño para aumentar las ventas.
¿Cuáles son los beneficios de las pruebas A/B?
Las pruebas A/B son muy efectivas para hacer comparaciones en dos diseños diferentes que te ponen en desacuerdo al tomar una decisión. Quieres lo mejor, pero te encantan ambos diseños. Pero solo puedes elegir uno. ¿Cómo tomar tal decisión?
Aquí es donde las pruebas A/B se vuelven significativas. Te ayudarán a analizar adecuadamente ambos diseños probando diferentes versiones de una página. Esto te permitirá identificar qué elementos tienen más éxito en impulsar las conversiones y la participación de los usuarios.
Además, las pruebas A/B son una buena herramienta para el SEO. La práctica te permite optimizar tu sitio web o aplicación para un rendimiento máximo. Además, es rápida y fácil de realizar.
La prueba es importante como una herramienta que apoya áreas clave del marketing empresarial. Con la técnica de prueba, las tiendas online y otras empresas por igual siempre pueden aumentar sus conversiones, mejorar la experiencia del usuario y generar más ingresos.
Una investigación más profunda muestra que la prueba es lo suficientemente poderosa como para mejorar tu sitio web o aplicación.
Estos son algunos otros beneficios importantes de las pruebas A/B.
Mejora las tasas de conversión
Las pruebas A/B ayudan a tu negocio (en línea) a identificar fácil y accurate el diseño, copy y layout más efectivos para tu sitio web o aplicación. Lo hace con datos de usuarios confiables y análisis de calidad sobre cómo pueden aumentar las tasas de conversión de tu sitio.
Optimiza la experiencia del usuario
Las pruebas de software optimizan la experiencia del usuario de varias maneras. En el caso de las pruebas split, puedes probar diferentes versiones de tu sitio web o aplicación móvil.
Después del ejercicio de prueba, deberías tener suficientes datos para determinar qué diseños y características son los más fáciles de usar y atractivos.
Reduce las tasas de rebote
Dado que mejora la experiencia del usuario, automáticamente mejorará la participación del usuario. Esto también, afortunadamente, reduce la tasa de rebote de tu sitio.
Ayuda a identificar factores importantes que contribuyen a que los usuarios abandonen rápidamente tu sitio web.
Con tales datos e información a tu disposición, ciertamente sabes dónde arreglar y cómo hacerlo.
Aumenta los ingresos
Otra buena razón por la que deberías optimizar tu sitio web con pruebas split es para el aumento de los ingresos.
Cuando logras el SEO, reduces las tasas de rebote, optimizas y mejoras las tasas de conversión, los ingresos también aumentarán.
Además, optimizar tu sitio web o aplicación con pruebas A/B, te da el poder de mejorar la efectividad de tus embudos de ventas y los journeys de los clientes.
Para mantenerse por delante de la competencia
Por último en nuestra lista está la parte en la que te adelantas a tus competidores en la industria. Imagina tener el mejor diseño de página web; uno que ofrece a tus usuarios una experiencia refrescante mientras luchan por tales sensaciones en otros sitios.
Tus ingresos se dispararán y harás más ventas que tus competidores. Esto también te ayudará a crecer una comunidad de usuarios que automáticamente se traducirá en ser tus embajadores de marca.
Técnicas y herramientas de pruebas A/B: Consideraciones clave
Cuando te sumerges en las pruebas A/B, hay algunas cosas importantes a tener en cuenta para un experimento exitoso. Revisemos las críticas en esta sección.
Ten metas claras
Comienza por definir claramente lo que quieres lograr con tu prueba A/B. Esto te dará un camino claro hacia tu destino. Hacer esto es como establecer tu destino antes de comenzar un viaje.
Predicciones
Haz una suposición educada sobre lo que crees que sucederá cuando realices cambios. Esto sirve como tu imagen «antes», y verás si la realidad coincide con ella.
Selección aleatoria
Piensa en tus grupos de prueba como sacar nombres de un sombrero. Deben ser aleatorios para evitar sesgos y hacer que tus resultados sean más confiables.
Tamaño de la muestra
Al igual que cuando pruebas una nueva receta, necesitas un bocado lo suficientemente grande para juzgarla con precisión. De manera similar, el tamaño de tu muestra debe ser suficiente para obtener resultados significativos.
Duración de la prueba
Piensa en esto como marinar carne antes de asarla. Necesitas darle a tu prueba suficiente tiempo para recopilar datos, considerando que diferentes días u horarios pueden afectar el resultado.
Grupo de control
Esto es como tener un grupo de «sin cambios» para comparar. Te ayuda a descubrir si tus cambios están marcando una diferencia real.
Un cambio a la vez
Imagina que estás arreglando un coche. No reemplazarías el motor, los neumáticos y los frenos todos a la vez; lo harías uno por uno. De manera similar, prueba una cosa a la vez para identificar exactamente qué está funcionando o no.
Verificación de significancia
No confíes en corazonadas. Usa pruebas estadísticas para determinar si lo que estás viendo es genuino o solo una casualidad.
Segmentación
Es como darse cuenta de que diferentes amigos tienen diferentes gustos musicales. Segmenta tus datos para entender cómo diferentes grupos de usuarios están reaccionando a tus cambios.
Observa de cerca
Mantén un ojo de águila en tu prueba. Si las cosas empiezan a ir mal, prepárate para frenar y detener la prueba temprano.
Consideraciones estacionales
Piensa en cómo la época del año o las ocasiones especiales podrían afectar los resultados de tu prueba. Este contexto puede ser importante al interpretar los datos.
Selección de herramientas
Elige una herramienta sólida de pruebas A/B como elegirías un juego de herramientas confiable para un proyecto en casa. Busca características como aleatorización, seguimiento y análisis estadístico integrado.
Ética y respeto
Siempre trata a tus usuarios con respeto. Si tu prueba involucra datos de usuarios o cambios que afectan su experiencia, sé transparente y obtén su consentimiento cuando sea necesario.
Documenta todo
Mantén registros de tus pruebas, como un científico que registra sus experimentos. Te ayuda a aprender de pruebas pasadas y a construir sobre tu conocimiento.
Mejora continua
Recuerda que las pruebas A/B son un proceso continuo. Usa lo que aprendas para seguir mejorando tu producto o sitio web.
Con estas consideraciones, tus pruebas A/B se parecerán más a un experimento bien pensado y menos a un procedimiento robótico. ¡Se trata de aprender y mejorar!
¿Cuáles son las mejores prácticas de las pruebas A/B?
A continuación se muestran algunas de las mejores prácticas más comunes de las pruebas A/B;
Define claramente tus objetivos
Los objetivos necesitan claridad. ¿Qué quieres probar y qué pretendes lograr con la prueba? Sé muy específico.
Prueba una variable a la vez
Si requiere cambios y ajustes para volver a probar, realiza los cambios y prueba uno a la vez. Esto es para permitirte comprender el impacto de tus cambios.
Prueba un tamaño de muestra lo suficientemente grande
Asegúrate de tener un tamaño de muestra estadísticamente significativo para minimizar el riesgo de falsos positivos o falsos negativos. Hay varias calculadoras de tamaño de muestra disponibles en línea que pueden ayudarte a determinar el tamaño de muestra apropiado para tu prueba.
Asigna participantes al azar
No quieres una prueba que esté llena de sesgos. El resultado no será preciso, ni será favorable para tu negocio. Así que randomiza tu selección. Usa evaluadores que te den feedbacks objetivos y honestos para cambios efectivos.
Prueba durante una duración suficiente
No te apresures en el proceso. Tómate tu tiempo para hacerlo y hacerlo bien. A veces, necesitas ejecutar la prueba durante semanas para obtener la cantidad de datos requerida.
Analiza tus resultados cuidadosamente
Habiendo tomado tu tiempo para realizar la prueba, ahora es el momento de analizar tus resultados. Debes ser muy cuidadoso en esta etapa. Maneja todos los datos con cuidado.
Observa los resultados y determina qué diseño obtuvo un mejor rendimiento. Implementa los cambios según sea necesario.
Implementa la variación ganadora
Una vez que hayas identificado la variación ganadora, impleméntala en tu sitio web o característica del producto. Recuerda monitorizar el rendimiento de la variación ganadora para asegurarte de que continúa mejorando tus métricas con el tiempo.
Al seguir estas mejores prácticas, puedes asegurarte de que tu proceso de pruebas A/B sea riguroso, confiable y efectivo para impulsar resultados positivos para tu negocio.
Mejores prácticas de pruebas A/B: Nuestra conclusión
Las pruebas A/B son muy importantes para optimizar las páginas web para una experiencia de usuario mejorada.
Esta publicación de blog se centra en áreas de las pruebas A/B que te informarán y guiarán sobre las mejores formas de usar la técnica para mejorar la experiencia del usuario.